今天，樂知網小編 給大家分享 人臉識別裝置 專利，人臉識別方法及裝置

人臉識別裝置 專利，一種人臉識別裝置

[0001]本實用新型涉及人臉識別技術領域，具體是一種人臉識別裝置。

[0002]人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。

用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

[0003]由于人臉識別裝置通常應用于較為密集的人群場所起安保作用，因此，人臉識別裝置如果一直處于通電狀態下就會浪費大量的電能，而且由于人群眾多，每個人的身高體型不同，如果人臉識別裝置安裝位置固定的話，每個待測的人通常會根據自己的自身情況進行自我調整，如果有一些身體存在缺陷，動作不便的人，那么該人臉識別裝置就很難進行人臉識別操作。

[0004]針對上述背景技術中的問題，本實用新型通過全新結構設計，制造出一種能夠自動供斷電以及適應不同身高的人的人臉識別裝置。

[0005]本實用新型的目的在于提供一種人臉識別裝置，以解決上述背景技術中提出的問題。

[0006]為實現上述目的，本實用新型提供如下技術方案：

[0007]一種人臉識別裝置，其包括：

支架、踏板、底座以及激光接收器，所述支架安裝固定在踏板左側上端，激光接收器設置在踏板右側上端，踏板下端左右兩側通過緩沖組件與底座連接，踏板下端中間通過自動開關組件與底座連接； [0008]所述支架右側開設有活動槽，活動槽內部安裝有人臉識別組件，支架下端內部設有驅動組件，人臉識別組件下端與驅動組件連接； [0009]作為本實用新型進一步的方案：

所述踏板內部設有控制電路板，底座內部安裝有蓄電池，控制電路板通過自動開關組件與蓄電池實現電性連接，踏板右側開設有信息端口，蓄電池用于給所述人臉識別裝置接通電源，控制電路板則控制整個所述人臉識別裝置的運行狀態，信息端口接通外部信息設備，用于輸出識別的人臉信息。

[0010]作為本實用新型進一步的方案：

所述人臉識別組件包括滑塊、人臉識別儀以及激光發射器，人臉識別儀以及激光發射器均安裝在滑塊上，激光發射器發出的激光踏板右側上端的激光接收器可以接受感應；所述活動槽內部設有限位桿，限位桿的數量為兩根，滑塊同時活動安裝在兩根限位桿上，兩根限位桿之間設有驅動組件。

[0011]作為本實用新型進一步的方案：

所述驅動組件包括絲桿、減速箱以及電機，絲桿在活動槽內部的部分上表面設有螺紋，滑塊通過螺紋過盈配合方式與絲桿實現活動連接；絲桿下端連接減速箱，減速箱下端安裝有電機，電機上設有繼電器，絲桿在活動槽內部的部分上端設有緩沖墊，緩沖墊上端通過第一壓縮彈簧與活動槽上端內壁連接。

[0012]作為本實用新型進一步的方案：

所述緩沖組件包括活動筒以及支撐桿，活動筒上端與踏板連接，活動筒下端內部活動安裝有支撐桿。

[0013]作為本實用新型進一步的方案：

在活動筒內部，支撐桿上端設有限位塊，限位塊上端通過第二壓縮彈簧與活動筒內壁連接，支撐桿在活動筒與底座之間的部分上設有第三壓縮彈簧；通過緩沖組件設置的第二壓縮彈簧與第三壓縮彈簧配合作用能夠對在底座上端位移的踏板起到較好的雙重減震效果。

[0014]作為本實用新型進一步的方案：

所述自動開關組件包括導電柱以及固定筒，導電柱上端與踏板連接，導電柱下端活動安裝在固定筒內部，固定筒安裝在底座上端。

[0015]作為本實用新型進一步的方案：

導電柱下端在固定筒內部的末端部分上設有觸電片，固定筒內部底端設有通電塊，通電塊上端通過第四壓縮彈簧連接導電片；當踏板通過緩沖組件緩沖下降時，導電柱下端的觸電片與第四壓縮彈簧上端的導電片接觸，用于給踏板內部的控制電路板接通電源。

[0016]與現有技術相比，本實用新型的有益效果是：

人臉識別裝置 專利，人臉識別方法及裝置

[0001]本發明涉及人工智能技術領域，具體而言，涉及一種人臉識別方法及裝置。

[0002]卷積神經網絡在人臉識別中應用及其普遍，而卷積神經網絡前向傳播中的卷積層的計算量會占整個網絡計算量的90%，一般高精度的卷積神經網絡包含的參數量較多，導致了比較高的計算密集度，滿足不了實時響應要求較高的人臉識別的應用場景的需求。

[0003]現有的針對卷積神經網絡的加速方法，雖然可以提高卷積神經網絡的運算速度，進而提高人臉識別的效率，但是在加速后的運算過程中會出現因數值溢出導致計算精度下降，最終影響了人臉識別的準確性。

[0004]本發明的目的在于提供了一種人臉識別方法及裝置，其能夠對人臉識別模型中的卷積神經網絡的卷積層進行優化，既能提高卷積層的計算速率，又能保證計算精度，最終保證人臉識別的高效性和準確性。

[0005]為了實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：

[0006]第一方面，本發明提供一種人臉識別方法，所述方法包括：

獲取待識別的人臉圖像；將所述人臉圖像輸入至預先訓練的人臉識別模型，利用所述人臉識別模型對所述人臉圖像進行處理，以提取所述人臉圖像的人臉特征，其中，所述人臉識別模型包括至少一個特征提取網絡，所述特征提取網絡對輸入特征圖依次進行量化、卷積及反量化，所述量化及所述反量化所采用的第一參數是按照所述輸入特征圖的通道數及預設通道組數確定的；依據所述人臉特征對所述人臉圖像進行人臉識別。

[0007]第二方面，本發明提供一種人臉識別裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待識別的人臉圖像；特征提取模塊，用于將所述人臉圖像輸入至預先訓練的人臉識別模型，利用所述人臉識別模型對所述人臉圖像進行處理，以提取所述人臉圖像的人臉特征，其中，所述人臉識別模型包括至少一個特征提取網絡，所述特征提取網絡對輸入特征圖依次進行量化、卷積及反量化，所述量化及所述反量化所采用的第一參數是按照所述輸入特征圖的通道數及預設通道組數確定的；人臉識別模塊，用于依據所述人臉特征對所述人臉圖像進行人臉識別。

[0008]與現有技術相比，本發明預先按照卷積層的輸入特征圖的通道數及預設通道組數確定第一參數，在卷積層處理之前首先利用第一參數對輸入特征圖進行量化，然后再對量化后的輸入特征圖進行卷積，最后對卷積結果進行反量化，既提高了卷積運算的速度，又避免了卷積運算過程中因出現數值溢出而導致的精度計算下降，最終保證了人臉識別的高效性和準確性。

[0009]為了更清楚地說明本發明實施例的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應當理解，以下附圖僅示出了本發明的某些實施例，因此不應被看作是對范圍的限定，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他相關的附圖。

[0010]圖1為本發明實施例提供的一種人臉識別方法的流程示意圖。

[0011]圖2為本發明實施例提供的多個特征提取網絡組成人臉識別模型的示例圖。

[0012]圖3為本發明實施例提供的由特征提取網絡和卷積層組成的人臉識別模型的示例圖。

[0013]圖4是本發明實施例提供的普通卷積的示例圖。

[0014]圖5是本發明實施例提供的分組卷積的示例圖。

[0015]圖6為本發明實施例提供的利用多個特征提取網絡進行人臉特征提取的流程示意圖。

[0016]圖7為本發明實施例提供的任意一個特征提取網絡進行人臉特征提取的流程示意圖。

[0017]圖8為本發明實施例提供的反量化的示例圖。

[0018]圖9為本發明實施例提供的確定第一參數的流程示意圖。

人臉識別裝置 專利，騰訊新專利可識別合成嘴型人臉圖像，降低詐騙率

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騰訊新專利可識別合成嘴型人臉圖像，降低詐騙率 新京報貝殼財經訊 10月27日，企查查APP顯示，近日，騰訊科技（深圳）有限公司申請的“合成嘴型人臉的識別方法、模型獲取方法、裝置和設備”專利公布。

企查查專利摘要顯示，該方法包括：

對樣本圖像進行人臉特征點檢測得到第一人臉特征數據；將人臉數據和待合成的音頻特征數據輸入預訓練的語音轉嘴型合成模型，根據該模型輸出確定第二人臉特征數據；根據第一、二人臉特征數據訓練分類模型，得到合成嘴型人臉識別模型；將待識別圖像輸入至識別模型，確定是否為合成嘴型人臉圖像。

本專利能有效識別出圖像或視頻中的合成嘴型人臉，降低由于合成嘴型人臉所引起的造謠、詐騙等行為的發生概率。

編輯 宋鈺婷 校對 盧茜

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